package com.zlk.algorithm.huawei.leetcode.String.subString;

import org.junit.Test;

import java.util.HashMap;

/**
 * @program: algorithm
 * @ClassName Code06_subarraySum
 * @description:
 *
 * 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，
 * 请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。
 * 子数组是数组中元素的连续非空序列。
 *
 * @author: slfang
 * @create: 2025-01-02 16:08
 * @Version 1.0
 **/
public class Code06_subarraySum {

    //前缀和 + 哈希表优化
    //我们可以基于方法一利用数据结构进行进一步的优化，我们知道方法一的瓶颈在于对每个 i，
    // 我们需要枚举所有的 j 来判断是否符合条件，这一步是否可以优化呢？答案是可以的。
    //构建前缀和
    //我们定义 pre[i] 为 [0..i] 里所有数的和，则 pre[i] 可以由 pre[i−1] 递推而来，即：
    //pre[i]=pre[i−1]+nums[i]
    //那么「[j..i] 这个子数组和为 k 」这个条件我们可以转化为
    //pre[i]−pre[j−1]==k
    //简单移项可得符合条件的下标 j 需要满足
    //pre[j−1]==pre[i]−k
    //所以我们考虑以 i 结尾的和为 k 的连续子数组个数时只要统计有多少个前缀和为 pre[i]−k 的 pre[j] 即可。
    // 我们建立哈希表 mp，以和为键，出现次数为对应的值，记录 pre[i] 出现的次数，从左往右边更新 mp 边计算答案，
    // 那么以 i 结尾的答案 mp[pre[i]−k] 即可在 O(1) 时间内得到。最后的答案即为所有下标结尾的和为 k
    // 的子数组个数之和。
    //所以我们考虑以 i 结尾的和为 k 的连续子数组个数时只要统计有多少个前缀和为 pre[i]−k 的 pre[j] 即可。
    // 我们建立哈希表 mp，以和为键，出现次数为对应的值，记录 pre[i] 出现的次数，从左往右边更新 mp 边计算答案，
    // 那么以 i 结尾的答案 mp[pre[i]−k] 即可在 O(1) 时间内得到。最后的答案即为所有下标结尾的和为 k
    // 的子数组个数之和。
    //
    public int subarraySum(int[] nums, int k) {
        int count = 0, pre = 0;
        HashMap <Integer, Integer> mp = new HashMap<>();
        mp.put(0, 1);//存储前准和出现的次数
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            pre += nums[i];
            if (mp.containsKey(pre - k)) {
                count += mp.get(pre - k);
            }
            mp.put(pre, mp.getOrDefault(pre, 0) + 1);
        }
        return count;
    }



    @Test
    public void test(){

    }

    public int subarraySum1(int[] nums, int k) {
        int count = 0;
        for (int start = 0; start < nums.length; ++start) {
            int sum = 0;
            for (int end = start; end >= 0; --end) {
                sum += nums[end];
                if (sum == k) {
                    count++;
                }
            }
        }
        return count;
    }



}
